R數據科學
參加這個免費的在線課程來獲得一個堅實的基礎在數據可視化和操縱使用r .疏導你的事業在科學數據的基本技能和技巧。
在R數據科學你學習什麼?
關於這個檢驗證書課程
本課程將介紹R編程數據的科學,與幾個演示例子。課程要你關注的元素和特性在R數據科學任務。應當首先聽取了R編程的基礎知識,然後幫助你理解數據結構,內置函數,用戶定義函數和流控製語句你遵循的前半部分。吸引你的第二部分包括數據操作和數據可視化因素和dataframes r .當然也理解安裝r .占用課程的最後評估測試你的技能和評估你的收益效果的證書。
這個免費後,自學,初學者指南R數據科學,你可以參加數據科學課程,開始你的職業生涯與職業研究生證書和學習各種概念與數以百萬計的全世界有誌深度!
課程大綱
這個模塊給你演示在您的係統上安裝R-Studion。
本節必遮蓋R的基本概念,從理解什麼是變量和解釋不同類型的數據。然後,您將了解不同的部分,在R studio標簽和元素。您還將了解如何使用不同類型的變量之後在這一節中。
矩陣向量、列表、數據幀,數組和因素的不同數據結構出現在r .你會明白所有這些數據結構的代碼片段演示本節。
R語言已經創建了一組豐富的內置函數和定義的編程框架。你會理解和處理一些內置函數演示例子在這一節中。
部分首先定義什麼是流控製語句,然後繼續其表達式顯示為每個控製語句的代碼片段。您還將了解這些語句控製代碼的執行和流取決於定義的條件。
我們的課程老師
先生Bharani Akella
數據科學家
Bharani數據科學領域的工作在過去的2年。他專業知識等語言Python, R和Java。他也有專業領域的深度學習和工作深度學習框架Keras和TensorFlow等。他一直在技術內容方麵從去年2年,教會了許多類對數據的科學。
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常見問題
學習所需的先決條件是什麼R數據科學課程?
R數據科學是一個初學者的課程,你可以開始與良好的計算機科學知識。但如果你想做一些作業來提高你的學習,我們建議你學習基本的R編程和數據科學這門課開始前。
需要多長時間來完成這個免費R數據科學課程?
數據科學自由的R證書課程是課程2小時長。你可以在你方便的時候學習因為這門課是自學的。
我將一生獲得這個免費課程?
是的,一旦你參加本課程,你將一生獲得這個偉大的學習學院的免費課程。beplay2018官网您可以登錄,隻要你想學習。
接下來是我學習選項後R編程數據科學課程?
一旦你完成這個免費課程,你可以選擇數據科學碩士學位將有利於推動你的事業發展的主要領域。
值得學習R數據科學?
是的,它是有益的學習R數據科學。數據科學是當今世界的主要技術之一,數據科學的市場專業人士每天隻生長。如果你是徹底與R編程,那麼作為一個一站式進行數據可視化和數據操作任務數據科學有效。
成功的故事
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R數據科學
R,在大多數情況下,伴隨的命令行接口。R是跨廣泛利用平台訪問像窗戶,Linux和macOS。R編程語言是一個執行的編程語言,它與詞法作用域語義出於另外加入計劃。R編寫計算機程序的主要設備是利用ML,統計和數據分析。對象、函數和包可以由R。
將數據導入到R
取數據,並把它在一個文檔,數據庫或web應用程序編程接口(API)。加載到數據幀在R .你不能做數據科學如果你不能將數據導入到R。
最寬的數據存儲之一是. csv(逗號分隔值)文件格式。R堆各種庫啟動期間,包括跑龍套的格式。這個包是有利於開放CSV文件與reading.csv()工作。
Excel文件非常出名的數據分析。電子表格不難使用,適應性強。R是配備一個圖書館readxl導入Excel電子表格。
函數read_excel()的非凡的使用對開放xls和xlsx擴展。
平均組織電子表格涉及到第一行的標題(通常是變量名)。避免命名數據集有空格;它可以促使解釋一個獨立的變量。短的名字是首選。不包括符號的名稱。
Tidyr
Tidyr是一個工具來創建整理數據,每一列是一個變量,每一行是一個觀察,每個單元格包含一個值。整理數據的數據並不難處理:它不是很難munge (dplyr),可視化(ggplot2或ggvis)和模型(R的許多建模包)。整理數據的兩個最重要的屬性是一個變量,每一行每一列是一個觀察。
策劃你的數據以這種方式使它更容易使用,因為你有一個可靠的方法指變量(如列名)和觀察(如行指標)。當利用整理數據和整理工具,您了解如何投資更少的能量飼料的輸出函數的輸入和額外的時間回應你的詢問有關信息。
爭吵
整理和轉換在一起叫做爭吵。數據集可以被引入一個廣泛的世界的方法。讓我們采取一眼最重要和基本的區別之一,無論數據集的長度或寬度。
長與寬數據集鞏固之間的區別是否我們喜歡更多的行數據集或多個列。一個數據集,它將明亮的燈光在額外的數據單獨列寬的數據集,因為添加越來越多的列的數據集。此外,一個數據集,其中包含關於一個主題數據行被稱為長數據集。
在R數據爭吵,現在再一次,我們想讓長數據集更廣泛的和其它的方法。一般來說,數據科學家們擁抱的想法整理數據通常支持以來長數據集在寬的長數據集更和藹可親的控製R。
可視化
著名的數據可視化訪問的是表情節,R, Google Charts, Infogram, Kibana。不同的數據可視化平台有不同的能力,功能,和用例,他們同樣需要不同的技能。
R是一種語言用於統計計算、圖形數據分析和科學研究。通常喜歡為它提供了適應性和數據可視化所需的最小編碼包。
建模
可視化模型相應的設備。每當你充分準確的詢問了你的問題,你可以使用一個模型來作出回應。模型本質上是數學或計算設備,所以他們大部分很好地伸縮。在任何情況下,當他們不,它通常是更便宜的購買更多的電腦比購買更多的大腦!然而,每個模型使得假設,模型不能質疑其假設的實際性質。這意味著模型本質上不能讓你大吃一驚。
R中的數據結構
數據結構是一種獲取信息的方法解決在電腦,所以它往往是利用成功。認為是減少各項事業的時間和空間複雜性。數據結構在R程序工具持有大量的品質。
R的基礎數據結構經常協調的維度(1 d, 2 d,或nD),無論他們均勻(相同類型的所有組件都應該)或異構(不同的組件通常)。這帶來了六個數據類型中最常用的數據分析。
